Trabalho de Conclusão
Título:DESENVOLVIMENTO DE UM CLASSIFICADOR DE CLICKBAIT BASEADO EM MACHINE LEARNING
Aluno:Diego Girotto Arigony
Semestre:2020/02
Situação:Concluido
Áreas de interesse:Não informado
Orientador:Rodrigo Rafael Villarreal Goulart
Avaliadores:Gabriel da Silva Simões, Juliano Varella de Carvalho
Documentos:Anteprojeto, Texto final TC1 (liberado apenas para a banca), Texto final TC2
Palavras-chave:classificadores. machine learning. clickbait
Resumo:

Clickbait se refere a chamadas curtas de notícia formuladas com o objetivo de induzir os leitores a clicar em um link. O objetivo dessa prática é gerar maior tráfego de acessos a páginas de um site e, consequentemente, aumentar a renda a partir de publicidades na página. Isto se faz por meio de mensagens que podem ser vagas e informações exageradas ou errôneas, provocando curiosidade suficiente para o acesso. Em geral, o resultado desta prática vem ao custo de clareza e objetividade na informação. A Bauhaus-Universität Weimar propôs, em 2017, um desafio para o desenvolvimento de um classificador que define a matéria em uma das quatro classes: não clickbait, levemente clickbait, consideravelmente clickbait ou fortemente clickbait. Baseado neste desafio, o presente trabalho busca avaliar o estado da arte na área e aplicá-lo no problema sugerido.

Link biblioteca:Não informado